驾驶困倦预警系统中眼部状态识别技术的研究

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1、摘要驾驶员疲劳驾驶是引发恶性交通事故的重要原因之一，每年造成大量人员伤亡，直接或间接导致巨额的经济损失，因此驾驶员困倦检测技术引起工业界和学术界的广泛关注，并成为研究的热点。本文提出并实现了一个驾驶困倦预警系统，该系统通过识别驾驶员的眼部状态来检测其是否疲劳，并给予及时的警示。论文的主要研究成果如下：1．对人脸定位、人眼定位、眼睛状态识别以及相关的图像处理技术进行了较为深入的研究，在借鉴已有的相关算法的基础上，设计并实现了一种适合于困倦预警系统的改良算法；2．在采用肤色检测方法定位人脸的基础上，提出了一种结合人脸几何结构灰度特征和图像重心的人眼粗定位的方法。实验表明该方法

2、能快速且较为正确地定位人眼中心，并能识别闭眼图像；3．提出了一种结合灰度投影和霍夫变换进行眼部状态识别的方法；4．综合利用本文提出的若干人脸定位、人眼定位、人眼跟踪和眼部状态识别的算法，并利用多段视频进行了实验。关键词：驾驶疲劳、人脸定位、人眼定位、状态识别、疲劳检测AbstractDriverfatigueisoneoftheimportantcausesofseriousaccidents．Itresultsinalotofpeople’Sdeathsorinjuriesanddirectlyorindirectlytremendouseconomicloss．The

3、佗fore．manycountriesmal【egreateffortsonhowtOdetectdrowsinessduringddving．Basedonthedetectionofdriver’Seyestates，thispapertriestosetupadriverdrowsinessdetectionsystemthatcanissuepromptwarningswhennecessary．Thispapermainlycoversthefollowingworks：lIThemethodoffacedetection,eyelocation,eyestat

4、esrecognitionandsometechniquesofdigitalimagetreatmentarestudied．Basedonthecurrentalgorithms，thealgorithmadaptedtOthesystemispresented．2．Anewmethodusingthegeometricalcharacteristicsofhumanfaceandthecenterofgravityofimageispresentedfortheeyelocation．Theexperimentshaveprovedthatitisaveryeffe

5、ctivemethodanditisalsoapplicablefortheeye-closedimages．3．Amethodusingthegray—levelprojectionandHoughtransformispresentedfortheeyestatesdetectiom4．Thealgorithmoffacelocation,eyetmc妇ngandeyestatesrecognitionaleintegratedinordertodeterminedrowsiness．Severalvideosaretreatedinthesimulationsyst

6、em．Keywords：DriverFatigue；FaceLocation；EyeStatesDetection；DrowsinessDetection学位论文独创性声明：本人所呈交的学位论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果。与我一同工作的同事对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。如不实，本人负全部责任。论文作者(签名)：么虬矽．7年多月矽日学位论文版权使用授权说明：河海大学、中国科学技术信息研究所、国家图书馆、中国学术期刊(光盘版)电子

7、杂志社有权保留本人所送交学位论文的复印件或电子文档，可以采用影印、缩印或其它复制手段保存论文。本人电子文档的内容和纸质论文的内容相一致。除在保密期内的保密论文外，允许论文被查阅和借阅。论文全部或部分内容的公布(包括刊登)授权河海大学研究生院办理。论文作者(签名)：≠金排叨年衫月沙日河海大学硕士学位论文1．1引言第一章绪论机动车辆作为社会发展、人类文明和科学技术进步的产物，为人类文明进步和社会经济发展做出了卓越的贡献。但是，随着机动车保有量的增加，交通事故也随之增长．现在，全世界由于机动车事故导致的受伤和死亡人数约为2500万人